在工業(yè)大數(shù)據(jù)的實踐中，宏觀與微觀、規(guī)模與定制、個性與共性必然成為主要的幾對矛盾。未來制造業(yè)經(jīng)濟是由企業(yè)流程以及產(chǎn)業(yè)鏈接口能力所決定的，而機器的能力是基礎(chǔ)。

　　制造業(yè)企業(yè)在力求降低生產(chǎn)過程中的浪費，提高制造工業(yè)環(huán)保與安全水平，根據(jù)生產(chǎn)狀況實現(xiàn)系統(tǒng)自我調(diào)整、實現(xiàn)自適應(yīng)，以及全面服務(wù)個性化需求的過程中，都會實時產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。

　　在現(xiàn)代工業(yè)供應(yīng)鏈中，隨著大數(shù)據(jù)應(yīng)用的普及，我們可以感受到從采購、生產(chǎn)、物流到銷售市場都是大數(shù)據(jù)的戰(zhàn)場。大數(shù)據(jù)可以幫助我們實現(xiàn)客戶的分析和挖掘，它的應(yīng)用場景包括了實時核心、交易、服務(wù)、后臺服務(wù)等。其載體包括手機、傳感器、穿戴設(shè)備、3D打印機和平板電腦等。傳感器數(shù)據(jù)屬于工業(yè)大數(shù)據(jù)類別之一，這些機器數(shù)據(jù)可以幫助我們找到已經(jīng)發(fā)生的問題，協(xié)助預(yù)測類似問題未來重復(fù)發(fā)生的幾率與時間，幫助我們保障生產(chǎn)，滿足法律法規(guī)的要求，提升環(huán)保水平，改善客戶服務(wù)。

　　因此，利用大數(shù)據(jù)的工具，通過數(shù)據(jù)分析和挖掘，我們可以了解問題產(chǎn)生的過程、造成的影響和解決的方式，找到創(chuàng)造附加價值的新形式。利用大數(shù)據(jù)的工具和思維，幫助制造業(yè)實現(xiàn)商業(yè)模式的轉(zhuǎn)變，改造和提升客戶體驗，完善內(nèi)部操作流程，或許是最佳途徑之一。

　　我們要從設(shè)備資產(chǎn)智能管理、工業(yè)大數(shù)據(jù)分析以及工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)這三駕“馬車”，結(jié)合現(xiàn)代制造業(yè)企業(yè)的下一代企業(yè)架構(gòu)，幫助制造型企業(yè)實現(xiàn)智能制造管理的落地。設(shè)備智能管理是智能制造數(shù)據(jù)的核心來源，通過工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的平臺連接了所有人、物與事，然后利用大數(shù)據(jù)工具來分析已知事件，預(yù)測問題，挖掘新知識，協(xié)助管理決策等。

　　資產(chǎn)智能管理是一種強大的數(shù)據(jù)來源

　　資產(chǎn)智能管理（AIM）、傳統(tǒng)資產(chǎn)管理（EAM）以及資產(chǎn)性能管理（APM）能夠?qū)崟r產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。資產(chǎn)智能管理無間斷地處理制造各個領(lǐng)域生成的數(shù)據(jù)，包括歷史記錄數(shù)據(jù)以及實時質(zhì)量流程中獲得的時域信息。

　　資產(chǎn)智能管理的數(shù)據(jù)組成部分非常之多，例如，通過震動感應(yīng)器采集旋轉(zhuǎn)機械的數(shù)據(jù)，地理位置信息記錄了移動資產(chǎn)和資產(chǎn)移動的數(shù)據(jù)，通過位置數(shù)據(jù)和氣候數(shù)據(jù)了解電力傳輸和分配部分或管道的線性資產(chǎn)的實時狀態(tài)，基礎(chǔ)地質(zhì)數(shù)據(jù)協(xié)助確定采礦業(yè)操作條件等。

　　當(dāng)把所有這些資產(chǎn)設(shè)備的數(shù)據(jù)源結(jié)合起來，再利用演繹和預(yù)測分析等方法對這些數(shù)字進行分析時，你絕對有機會將智能制造管理提升一個層次。僅僅通過監(jiān)測一定數(shù)量的設(shè)備的實際運行時間來安排預(yù)防性維護并不足以成為大數(shù)據(jù)手段。當(dāng)你使用震動分析、熱紅外成像、流程條件數(shù)據(jù)、實時位置信息以及在互聯(lián)網(wǎng)上搜索有關(guān)類似設(shè)備的失效模式時，才真正涉及到了大數(shù)據(jù)。